【摘 要】
：
为了加强武汉的城市品牌宣传效果、深化与市民之间的情感连接来塑造武汉城市品牌的IP形象。通过认知识别和情感识别的角度分别对武汉的城市品牌形象进行分析,从问卷调查的结果提炼出最终的设计元素。针对武汉城市品牌的现状,以“江城文化为基础、红色精神为灵魂、可延展性为宗旨”为设计思路,提出构建“小武”IP形象的模型设计方案。“小武”有效地将武汉精神与文化进行视觉呈现,也为传播城市品牌提供了新的思路。
【基金项目】
：
2019年度武汉科技大学人文社会科学高水平项目培育计划项目（W201904）的阶段性成果； 2020年度国家社科基金艺术学项目（2020BH02633）的阶段性成果；
论文部分内容阅读
为了加强武汉的城市品牌宣传效果、深化与市民之间的情感连接来塑造武汉城市品牌的IP形象。通过认知识别和情感识别的角度分别对武汉的城市品牌形象进行分析,从问卷调查的结果提炼出最终的设计元素。针对武汉城市品牌的现状,以“江城文化为基础、红色精神为灵魂、可延展性为宗旨”为设计思路,提出构建“小武”IP形象的模型设计方案。“小武”有效地将武汉精神与文化进行视觉呈现,也为传播城市品牌提供了新的思路。
其他文献
随着数字图像采集设备在人们生活中的逐渐渗透,数字图像凭借其便捷、携带信息量大等优点得到广泛应用。不仅如此,数字图像还被认为是重要事件的证据,如新闻报道、法院证据等。但是,随着数字图像处理技术的高速发展,随着而来的是对图像内容进行篡改变得轻而易举,若没有相应的方法鉴别真假,将会极大地影响数字图像的可信度。数字图像篡改检测算法正是行之有效的解决方法。数字图像篡改检测算法包括主动篡改检测和被动篡改检测,
交通运输的发展是我国经济发展的一个重要指标,随着改革开放拉开了我国经济飞跃的序幕,货运市场也呈现出井喷式发展,随之而来的超限运输也在时刻扰乱着货运市场的正常秩序。尽管经过了这么多年的治理,超限运输依旧屡禁不止,有些地方还存在越治理越超限的情况。为了彻底解决这个问题,2020年交通运输部实施了高速公路“入口治超”政策。高速公路“入口治超”政策是指通过收费站的入口检测系统对货车进行检测,不允许超限运输
解决基层形式主义问题是当前推进基层治理体系和治理能力现代化的重要任务。基层形式主义是基层考核式治理系统性风险发生的产物，伴随基层考核式治理失灵而重复不断地再生。由于存在考核指标单向性、考核要求角逐性、考核检查泛化性以及考核评估卷面性等问题，基层治理相继陷入过滤型形式主义、邀功型形式主义、迎检型形式主义、留痕型形式主义困境。为此，新时代基层治理应强化层级协同治理理念，通过构建上级政府与基层政府良性互
对现有干法氟化工艺和湿法氟化工艺进行详细总结，具体围绕干法氟化工艺中氟化氢气体法和氟化氢铵法以及湿法氟化工艺中氢氟酸沉淀法、碳酸稀土转型氟化法和草酸稀土氟化法进行研究总结。从氟化温度、时间、氟化率以及产品品质等多个维度对各种氟化工艺进行对比并提出展望，为后续探索稀土氟化物制备新工艺奠定基础。
随着物联网（Internet of Things,IoT）的发展,物联网设备在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,IoT系统安全也随之得到更多人的重视。其中Z-Wave是常见的IoT无线协议之一,且大量运用在智能家居中。近年来针对Z-Wave设备的攻击逐渐增多,尽管Z-Wave进行了一定的安全防护,例如数据加密、随机数偏移量计算等,但是随着网络攻击手段的进步,攻击者可以通过欺骗网关伪装成系统内
随着移动互联网技术飞速发展、无线传感器和定位技术迭代更新,移动终端设备在给人们日常生活带来巨大便利的同时,也记录了海量的用户行为数据,这使得人们能够更精细、准确地挖掘和探索用户行为数据中丰富的时空特征及语义信息,揭示用户的出行规律、停留位置和行为方式。充分挖掘这种包含移动性的时空数据,能够更深入地理解出行模式、挖掘行为趋势和预测位置动向。研究用户下一位置的预测是用户移动行为分析中的一个重要方向,主
溜槽装置是土建、矿山等施工项目中常见的物料运输工具,技术人员针对小浪底主坝坝坡整修项目的特殊施工条件,设计制作了一套实用可行的溜槽装置系统,创新性地解决了坝坡面上石料运输的难题,具备较强的安全性和可靠性并提高了施工效率。
互联网的快速兴起使网络信息大幅膨胀,用户在面对海量信息时往往不能选出心仪商品。此时,协同过滤推荐算法应运而出,该算法可以根据用户行为跟商品属性数据为用户进行个性化推荐,但是利用的用户和商品信息则存在着暴露隐私的风险。差分隐私技术是近些年热门的隐私保护技术,有着高隐私保护效率和安全性可证的特点,在数据发布、数据挖掘等领域广为应用,同时也为协同过滤推荐算法中的隐私风险提供了有效的解决方案。因此,协同过
在加热炉钢坯加热过程中,加热炉是炼钢过程的最主要的消耗能源的设备。钢坯会在加热炉内经过多个加热阶段对钢坯进行加热以达到合适的出炉温度,从而进行下一阶段的轧制操作。通过整个加热过程参数对钢坯出炉温度进行预测,以及根据早期阶段的过程参数预测温度并及时做出过程参数的优化,这样可以使得出钢温度达到理想值,加热炉能耗就可以尽可能降低,并且达到节省成本的目的。本文提出结合领域机理知识、基于深度学习技术构建预测
近年来,为了满足终端多样化的业务需求,采用5G宏蜂窝、微蜂窝和多种无线网络技术密集组网。由于超高密度的网络覆盖,使得当前网络环境具有密集、高重叠和高动态性等特点。当终端在选择网络时,可能出现负载不均并增加切换失败的可能性,同时,也可能会增加切换次数,严重影响终端的体验质量。因此,在高重叠的动态网络环境下,如何缓解上述问题并提升终端的体验质量,已成为当前研究的重要问题。为了缓解负载不均和减少切换次数